PCA VS ICA (വ്യത്യാസം അറിയുക) - എല്ലാ വ്യത്യാസങ്ങളും
ഉള്ളടക്ക പട്ടിക
ഗണിതം മനോഹരവും ആവേശകരവുമായ ഒരു ശാസ്ത്രമാണ്, എന്നാൽ അതിന്റെ ഭംഗി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങൾ പടിപടിയായി പോകേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങൾക്ക് ഒറ്റയടിക്ക് പോകാൻ കഴിയില്ല. ഈ ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള പരിവർത്തനം സുഗമമാക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് നിരവധി സൂത്രവാക്യങ്ങളും രീതികളും ഉപയോഗിക്കാം.
PCA, ICA എന്നിവ ഒരു പ്രത്യേക അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഒരു ഡാറ്റ സെറ്റ് വിഭജിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് രീതികളാണ്. പുതിയവ ലഭിക്കുന്നതിന് രണ്ട് സാങ്കേതികതകളും സ്രോതസ്സുകളെ ഒരു രേഖീയ രീതിയിൽ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. അവ രണ്ടും വളരെ സാമ്യമുള്ളതും എന്നാൽ പരസ്പരം വളരെ വ്യത്യസ്തവുമാണ്.
രണ്ട് ടെക്നിക്കുകളും തമ്മിലുള്ള ഏറ്റവും പ്രായോഗിക വ്യത്യാസം, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ കുറഞ്ഞ റാങ്ക് പ്രാതിനിധ്യം കണ്ടെത്താൻ PCA ഉപയോഗപ്രദമാണ് എന്നതാണ്. മറുവശത്ത്, ICA, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സ്വതന്ത്ര ഉപഘടകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനാണ്.
ഇതും കാണുക: പോപ്‌കോൺ സീലിംഗ് vs ടെക്‌സ്‌ചർഡ് സീലിംഗ് (വിശകലനം) - എല്ലാ വ്യത്യാസങ്ങളുംസാധാരണക്കാരുടെ പദങ്ങളിൽ, PCA ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നു, ICA അതിനെ വേർതിരിക്കുന്നു.
നിങ്ങൾക്ക് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകളെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ അറിയണമെങ്കിൽ, അവസാനം വരെ വായിക്കുക.
PCA, ICA ടെക്നിക്കുകൾ വിവിധ പരിശോധനാ പ്രക്രിയകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
എന്താണ് PCA?
പിസിഎ അല്ലെങ്കിൽ പ്രിൻസിപ്പൽ കോംപോണന്റ് അനാലിസിസ് എന്നത് വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളെ ചെറുതാക്കി മാറ്റുകയും ആവശ്യമായ എല്ലാ വിവരങ്ങളും അതേപടി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്‌ത് അവയുടെ അളവുകൾ കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു റിഡക്ഷൻ രീതിയാണ്.
നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ കൃത്യത ത്യജിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ എന്നത് ലാളിത്യത്തിനായി കൃത്യത ത്യജിക്കുന്നതാണ്.
നിങ്ങൾക്ക് ചെറിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ എളുപ്പത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും കഴിയും, കൂടാതെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.കുറച്ച് വേരിയബിളുകൾ ഉണ്ട്.
സംഗ്രഹിക്കാൻ, കഴിയുന്നത്ര വിവരങ്ങൾ സൂക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വേരിയബിളുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കാൻ PCA ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
എന്താണ് ICA?
ഇൻഡിപെൻഡന്റ് കോംപോണന്റ് അനാലിസിസ് (ICA) എന്നത് ക്രമരഹിതമായ വേരിയബിളുകൾ, അളവുകൾ, സിഗ്നലുകൾ എന്നിവയുടെ പിന്നിലെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ കണ്ടെത്തുന്ന ഒരു സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാങ്കേതികതയാണ്.
ഇൻഡിപെൻഡന്റ് കോംപോണന്റ് അനാലിസിസ് (ICA) ഒരു മിക്സഡ് സിഗ്നൽ എടുത്ത് അതിനെ സ്വതന്ത്ര സ്രോതസ്സുകളായി വേർതിരിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഇതിനെ ഒരു കോക്ടെയ്ൽ പാർട്ടി പ്രശ്നം അല്ലെങ്കിൽ അന്ധമായ ഉറവിട വേർതിരിക്കൽ പ്രശ്നം എന്നും വിളിക്കാം.
നിങ്ങൾ ഒരു കോക്ടെയ്ൽ പാർട്ടിയിലായിരിക്കുമ്പോൾ, എല്ലാവരും വ്യത്യസ്തമായ കാര്യങ്ങളെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കുന്നത്, എന്നാൽ നിങ്ങൾ കേൾക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഒരൊറ്റ ശബ്ദം കണ്ടെത്താനും തിരിച്ചറിയാനും നിങ്ങളുടെ തലച്ചോറിനും ചെവിക്കും ഇപ്പോഴും കഴിയുന്നുണ്ട്.
അതുപോലെ, എല്ലാ സിഗ്നലുകളും സിഗ്നലുകളുടെ മിശ്രിതത്തിൽ നിന്ന് ഒരു സ്വതന്ത്ര സന്ദേശമാക്കി വേർതിരിക്കാൻ ICA പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ICA-യും PCA-യും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം
PCA-യും PCA-യും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് ഇവിടെയുണ്ട്. ICA നിങ്ങൾക്കുള്ളതാണ്.
- നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സ്വതന്ത്രമായ ഉപഘടകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ICA നല്ലതാണ്, അതേസമയം PCA നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ റാങ്ക് പ്രാതിനിധ്യം നൽകുന്നു.
- PCA ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നു, അതേസമയം ICA അതിനെ വേർതിരിക്കുന്നു.
- PCA-യിൽ, ഘടകങ്ങൾ ഓർത്തോഗണൽ ആണ്; ICA-യിൽ, അവർ അങ്ങനെ ആയിരിക്കില്ല. ICA-യിൽ, നിങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമായി സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾക്കായി തിരയുകയാണ്.
- PCA ഇൻപുട്ട് സിഗ്നലിന്റെയും പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെയും വ്യത്യാസം വർദ്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, കണ്ടെത്തിയ ഘടകങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള പരസ്പര വിവരങ്ങൾ ICA കുറയ്ക്കുന്നു. <9
- പിസിഎസവിശേഷതകളെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത് മുതൽ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടത് വരെ റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ICA-യിൽ, ഘടകങ്ങൾ അടിസ്ഥാനപരമായി ക്രമരഹിതവും തുല്യവുമാണ്.
- ഓവർഫിറ്റിംഗ് തടയുന്നതിന് പിസിഎ അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു, അതേസമയം ഐസിഎ മിക്സഡ്-സിഗ്നൽ എടുത്ത് അതിന്റെ സ്വതന്ത്ര ഉറവിടങ്ങളുടെ സിഗ്നലുകളാക്കി മാറ്റുന്നു.
- PCA വ്യതിയാനങ്ങൾ പരമാവധിയാക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, അതേസമയം ICA വ്യതിയാനങ്ങളിൽ കേന്ദ്രീകരിച്ചിട്ടില്ല .
PCA, ICA എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു സമഗ്ര വീഡിയോ ഇതാ.
PCA VS ICA
നിങ്ങൾക്ക് എപ്പോൾ ICA ഉപയോഗിക്കാം?
അനേകം വേരിയബിളുകളുടെ വിപുലമായ ഡാറ്റാ സെറ്റിനെ ചെറിയ എണ്ണം സ്വയം-സംഘടിത ഘടകങ്ങളായി ചുരുക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് ICA.
ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റ് നിരവധി വേരിയബിളുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അതിനാൽ ഇൻഡിപെൻഡന്റ് ഘടകങ്ങളുടെ വിശകലനം (ICA) സ്വയം-സംഘടിത പ്രവർത്തന ശൃംഖലകളായി മനസ്സിലാക്കാൻ അവയെ ചെറിയ അളവുകളാക്കി ചുരുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നോൺ-ഫിസിക്കൽ സിഗ്നലുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് ICA ഉപയോഗിക്കാം.
അതിന്റെ ചില പ്രയോഗങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു;
- സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റ് വില പ്രവചിക്കുക
- ന്യൂറോണുകളുടെ ഒപ്റ്റിക്കൽ ഇമേജിംഗ്
- മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
- ജ്യോതിശാസ്ത്രവും പ്രപഞ്ചശാസ്ത്രവും
- മൊബൈൽ ഫോൺ ആശയവിനിമയങ്ങൾ
നിങ്ങൾക്ക് എപ്പോൾ പിസിഎ ഉപയോഗിക്കാം?
ഇമേജ് കംപ്രഷൻ, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഡൊമെയ്‌നുകൾ എന്നിവയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡൈമൻഷൻ റിഡക്ഷൻ ടെക്‌നിക്കാണ് പിസിഎ.
ഏതുവരുടേയും ഡൈമൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും നിർണായകമായ അൽഗരിതങ്ങളിൽ ഒന്നാണിത്. ഡാറ്റ അതിന്റെ അവശ്യമായ ടിഡ്ബിറ്റുകൾ നഷ്‌ടപ്പെടാതെ. ന്യൂറോ സയൻസ് മുതൽ വിവിധ മേഖലകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാംക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ഫിനാൻസ്.
അതിന്റെ ചില പ്രയോഗങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു;
ഇതും കാണുക: കോർഡിനേഷൻ ബോണ്ടിംഗ് VS അയോണിക് ബോണ്ടിംഗ് (താരതമ്യം) - എല്ലാ വ്യത്യാസങ്ങളും- മുഖം തിരിച്ചറിയൽ
- ഇമേജ് കംപ്രഷൻ
- സ്പൈക്ക് ട്രിഗർഡ് കോവേറിയൻസ് അനാലിസിസ് (ന്യൂറോ സയൻസസ്)
- Bioinformatics
- Data mining
PCA, ICA എന്നീ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ന്യൂറോ വിശകലനം.
ICA ഘടകങ്ങൾ ഓർത്തോഗണൽ ആണോ?
ICA ഘടകങ്ങൾ നോൺ-ഓർത്തോഗണൽ ആണ്; ഉയർന്ന ക്രമത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുള്ള പരിവർത്തനങ്ങളെ രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു.
പിസിഎ ഘടകങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമാണോ?
PCA-യുടെ എല്ലാ ഘടകങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കനുസരിച്ച് സ്വതന്ത്രമാണ്.
PCA ഘടകങ്ങൾക്ക് അവയ്ക്കിടയിൽ ഓവർലാപ്പിംഗ് വിവരങ്ങളൊന്നുമില്ല. അതിന്റെ ഘടകങ്ങൾ പരസ്പരം ഓർത്തോഗോണൽ ആണ്, കൂടാതെ രണ്ടാം ഓർഡർ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
പിസിഎ ലീനിയറോ നോൺ-ലീനിയറോ?
PCA എന്നത് ഒരു ഓർത്തോഗണൽ ലീനിയർ പരിവർത്തനമാണ്.
ഇത് ഡാറ്റയെ ഒരു പുതിയ കോർഡിനേറ്റ് സിസ്റ്റമാക്കി മാറ്റുന്നു, അതിനാൽ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട വ്യത്യാസം ആദ്യത്തെ കോർഡിനേറ്റിലാണ്, രണ്ടാമത്തെ വലിയ വ്യതിയാനം. രണ്ടാമത്തെ കോർഡിനേറ്റിലും മറ്റും.
എന്താണ് നോൺ-ലീനിയർ ICA?
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പ്രാതിനിധ്യ പഠനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന വശമായ, ഡാറ്റ സൃഷ്‌ടിക്കുന്ന ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന വേരിയബിളുകൾ വീണ്ടെടുക്കാനുള്ള കഴിവിൽ നോൺ-ലീനിയർ ICA ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ഓക്സിലറി വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. , സമയ സൂചിക പോലെ, സമയ ശ്രേണിയുടെ ചരിത്രം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റെന്തെങ്കിലും ലഭ്യമാണ്.
കൃത്യമായ ഓഗ്‌മെന്റഡ് ഡാറ്റയും ഡാറ്റയും തമ്മിൽ വിവേചനം കാണിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് നോൺ-ലീനിയർ ICA പഠിക്കാം.ക്രമരഹിതമായ ഓക്സിലറി വേരിയബിൾ. ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷനിലൂടെ, ചട്ടക്കൂട് അൽഗോരിതമായി നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയും.
എന്തുകൊണ്ട് ICA നോൺ-ഗൗസിയൻ ആണ്?
ഐസിഎയുടെ ഒരു പ്രധാന ഘടകം, ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ നോൺ-ഗൗസിയൻ ആണെന്ന് അനുമാനിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതാണ്.
സാധാരണത്വത്തിൽ നിന്നുള്ള വ്യതിചലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതിനാൽ ഐസിഎ രണ്ട് ഗാസിയൻ ഘടകങ്ങളെ വേർതിരിക്കില്ല. . രണ്ട് ഗൗസിയൻ വേരിയബിളുകൾ നൽകിയാൽ, വൃത്താകൃതിയിലുള്ള ജോയിന്റ് പ്രോബബിലിറ്റിക്ക് ഒരൊറ്റ പരിഹാരവുമില്ല.
ഏതാണ് നല്ലത്; ICA അല്ലെങ്കിൽ PCA?
രണ്ടും അവരുടെ കാഴ്ചപ്പാടിലും ഉപയോഗത്തിലും മികച്ചതാണ്.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ കുറഞ്ഞ റാങ്ക് പ്രാതിനിധ്യം കണ്ടെത്തുന്നതിന് പിസിഎയും സ്വതന്ത്ര ഉപവിഭാഗം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഐസിഎയും പ്രധാനമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഘടകങ്ങൾ. സാധാരണക്കാരുടെ പദങ്ങളിൽ, പിസിഎ ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുന്നു, ഐസിഎ അതിനെ വേർതിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ രണ്ടും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
അന്തിമ ചിന്തകൾ
ICA, PCA എന്നിവ പൈത്തൺ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന സാങ്കേതിക വിദ്യകളാണ് - രണ്ടും സമാന തത്വങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും വ്യത്യസ്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ സ്വതന്ത്രമായ ഉപഘടകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും അവയെ വേർതിരിക്കുന്നതിനും ICA സഹായിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, കണ്ടെത്തിയ ഘടകങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള പരസ്പര വിവരങ്ങൾ ICA കുറയ്ക്കുകയും നിങ്ങൾക്ക് സ്വതന്ത്രമായി സ്ഥാപിതമായ ഘടകങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, PCA ഡാറ്റ കംപ്രസ്സുചെയ്യുകയും ഇൻപുട്ട് സിഗ്നലിന്റെ വ്യതിയാനം പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഓർത്തോഗണൽ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ റാങ്ക് പ്രാതിനിധ്യം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രധാന ഘടകങ്ങൾക്കൊപ്പം.
അനുബന്ധ ലേഖനങ്ങൾ
ഈ ലേഖനത്തിന്റെ വെബ് സ്റ്റോറി പതിപ്പ് ഇവിടെ കാണാം.
